Задачи по работе с данными востребованы во всех областях:от банковской сферы и ИТ до тяжелой промышленности и сельского хозяйства. Python — простой и универсальный инструмент для решения любых аналитических задач. 1. Автоматизируйте свою рутинную работу с помощью Python 2. Обрабатывайте большие объемы информации без администрирования и баз данных 3. Освойте ключевой инструмент в мире аналитики и машинного обучения 1. Больше автономности Перестанете зависеть от разработчиков в работе с данными и научитесь понимать программистов. 2. Автоматизация рутинных задач С Python вы почувствуете вкус к оптимизации процессов и освободите время для новых задач. 3. Широкий доступ к данным Умение быстро парсить сайты — бесценно. Вы начнете видеть и получать данные там, где раньше не замечали их 4. Легкий переход в data science Python для аналитики — отличная база и возможность начать карьеру в data science. 5. Готовить данные для алгоритмов Умение использовать готовые решения для придания смысла сырой информации. 6. Поиск новых инсайтов Нахождение новых взаимосвязей в данных и их интерпретация для улучшения показателей бизнеса. Достигнутые результаты 1. Работа с реальными дата-сетами 2. Работа с логами и рекомендательными системами 3. Получение минимального портфолио для старта в профессии Ключевые навыки 1. Работа с сырыми данными и их подготовка для анализа 2. Работа с аналитическими библиотеками numpy, scipy и pandas 3. Визуализация данных с помощью библиотек seaborn, plotly, matplotlib 4. Статистический анализ данных 5. Применение математических моделей 6. Выбор и создание фич 7. Применение основных алгоритмов для обработки данных 8. Парсинг данных с сайтов и внешних источников 9. Автоматизация процессов получения данных для отчетов
